The role of local languages in effective health service delivery
Notice bibliographique
Résumé
A factor that impacts the health outcome of individuals is effective communication, and language is an important part of communication. The use of patients’ local language during health service delivery has been shown to influence patient satisfaction, compliance and overall health outcomes. A narrative review of existing literature was conducted, and the methodology involved searching through PubMed, Google Scholar, SCOPUS, Directory of Open Access Journals (DOAJ), COCHRANE Library, and African Journals Online (AJOL) focusing on original studies that examined the influence of indigenous languages on healthcare delivery. Also, only literature published in the English language was considered and narrative reviews, preprints, opinions, letters, and commentaries were excluded. Twenty studies were reviewed, and there were diverse categories of eligible populations among the papers included in this review: sixteen Quantitative Studies, two systematic reviews, and two mixed-method studies. The key findings showed that the use of local languages in healthcare delivery improves metrics such as patient satisfaction, compliance with medical instructions, and health improvement. The identified limitations of this study include the restrictions in the criteria for the literature that were reviewed, limited focus on specific healthcare specialties, and possible publication bias. The recommendations include implementing policies that prioritize local language use in healthcare service delivery, community engagement, and promotion of health technologies that support communication in multiple languages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».